陳剛

摘要：高校干部人事檔案信息是高校管理和決策的重要依據(jù)，也是記錄教師職業(yè)發(fā)展的關(guān)鍵資料。傳統(tǒng)的大數(shù)據(jù)技術(shù)在高校人事檔案數(shù)據(jù)挖掘?qū)嵺`上存在難以應(yīng)用的問題。相比之下，具備多類型數(shù)據(jù)處理能力、較低使用門檻、小樣本訓(xùn)練效果顯著等優(yōu)勢的AI大模型成為破解人事檔案數(shù)據(jù)挖掘難題的新選擇。文章從高校人員選拔、人員評價和人員發(fā)展3個方面分析了AI大模型在高校人事檔案信息數(shù)據(jù)挖掘領(lǐng)域的應(yīng)用。充分挖掘和利用高校干部人事檔案信息，可以提高高校人才培養(yǎng)質(zhì)量、促進(jìn)教師隊伍建設(shè)、優(yōu)化高校管理制度等，對高校的發(fā)展具有重要意義。

關(guān)鍵詞：人工智能；大模型；人事檔案；深度學(xué)習(xí)；數(shù)據(jù)挖掘

中圖分類號：G275.9文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A

0引言

高校干部人事檔案信息是高校管理和決策的重要依據(jù)，同時也是記錄教師職業(yè)發(fā)展的關(guān)鍵資料。檔案信息包括教師基本信息、學(xué)歷學(xué)位、職稱職務(wù)、科研成果、教學(xué)評價、獎懲情況等多個方面，涉及各種數(shù)據(jù)類型和來源。如何充分挖掘和有效利用這些信息，轉(zhuǎn)變目前高校干部人事檔案“重存輕用”的慣性觀念，對于提高高校人才培養(yǎng)質(zhì)量、促進(jìn)教師隊伍建設(shè)、優(yōu)化高校管理制度等方面都具有非常重要的意義。

1人事檔案數(shù)據(jù)挖掘研究現(xiàn)狀

要深入挖掘高校干部人事檔案，獲取其背后的隱藏信息，首先需要實現(xiàn)人事檔案的信息化。我國高校人事檔案信息化工作始于21世紀(jì)初，最初目的在于將紙質(zhì)檔案數(shù)字化，以延長其保存時間和便于查詢。隨著信息技術(shù)的迅猛發(fā)展，特別是算力的突飛猛進(jìn)，大數(shù)據(jù)時代應(yīng)運(yùn)而生。在此背景下，一些國內(nèi)學(xué)者開始思考大數(shù)據(jù)技術(shù)在高校干部人事檔案信息化方面的應(yīng)用前景。例如，張麗娜［1］提出通過多渠道收集“大人事檔案信息”，利用大數(shù)據(jù)技術(shù)實現(xiàn)人事檔案信息主動服務(wù)人力資源管理，促進(jìn)高校人才培養(yǎng)、科學(xué)研究、社會服務(wù)等功能；戴玲［2］、倪麗娟［3］提出利用大數(shù)據(jù)技術(shù)分析干部人事檔案材料齊全性和真實性，以此建立干部人事檔案審核與監(jiān)管機(jī)制；萬淑君［4］認(rèn)為應(yīng)以解決實際問題為導(dǎo)向，運(yùn)用大數(shù)據(jù)思維深度融合高校人事檔案的管理工作。王華［5］則從保密保全的角度探討了應(yīng)用大數(shù)據(jù)技術(shù)構(gòu)建人事檔案的安全屏障，處理好人事檔案數(shù)據(jù)公開與保密之間的關(guān)系。然而，以上學(xué)者的探討并未考慮到將大數(shù)據(jù)技術(shù)融入干部人事檔案面臨的現(xiàn)實困境——例如經(jīng)費(fèi)不足、管理落后、人才匱乏等，且大部分從事檔案工作的職工對于人事檔案的數(shù)字化和數(shù)據(jù)化認(rèn)識尚不夠深刻，更不用說應(yīng)用大數(shù)據(jù)技術(shù)挖掘人事檔案信息了。

當(dāng)前，我國高校人事檔案的數(shù)據(jù)挖掘研究仍處于理論探索階段，實際工作主要集中在信息的收集和查詢，將紙質(zhì)檔案數(shù)字化存儲。尚未利用大數(shù)據(jù)技術(shù)對人事檔案信息進(jìn)行量化分析和二次加工，人事檔案數(shù)據(jù)信息的利用率較低［6］。這導(dǎo)致我國高校雖然擁有干部人事檔案這樣的“寶山”，卻無法充分挖掘和利用這些寶貴的信息資源，極大地浪費(fèi)了高校干部人事檔案資源。

2基于AI大模型的人事檔案信息數(shù)據(jù)挖掘研究

隨著人工智能技術(shù)的迅速發(fā)展，基于AI大模型的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在各個領(lǐng)域應(yīng)用越來越廣泛。AI大模型是指具有大量參數(shù)、復(fù)雜結(jié)構(gòu)和強(qiáng)大能力的人工智能模型，例如GPT-3、BERT等。這些模型可以通過深度學(xué)習(xí)從海量數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)知識和規(guī)律，完成自然語言處理、計算機(jī)視覺、推薦系統(tǒng)等多項任務(wù)。在高校干部人事檔案數(shù)據(jù)挖掘領(lǐng)域，基于AI大模型的方法可以為數(shù)據(jù)分析和處理提供更為有效和準(zhǔn)確的技術(shù)支持，通過對多方面數(shù)據(jù)的分析和處理，為高校干部的職業(yè)發(fā)展提供更全面、更細(xì)致的幫助，促進(jìn)高校人才培養(yǎng)和教師隊伍建設(shè)。

2.1基于AI大模型的數(shù)據(jù)挖掘的優(yōu)勢

2.1.1多類型的數(shù)據(jù)處理能力

AI大模型可以處理多種類型和格式的數(shù)據(jù)，包括文本、圖像、音頻、視頻等，其能力遠(yuǎn)超傳統(tǒng)大數(shù)據(jù)技術(shù)。對于以文本和圖像為主要數(shù)據(jù)類型的人事檔案數(shù)據(jù)，與傳統(tǒng)大數(shù)據(jù)技術(shù)相比，AI大模型不需要進(jìn)行煩瑣的人工預(yù)處理和規(guī)律挖掘。它是基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的預(yù)訓(xùn)練模型，在海量數(shù)據(jù)上進(jìn)行訓(xùn)練學(xué)習(xí)，從而提高機(jī)器的理解和生成能力，提高模型的通用性和泛化性。此外，AI大模型帶有多模態(tài)學(xué)習(xí)能力，能夠?qū)Σ煌愋偷臄?shù)據(jù)進(jìn)行融合處理，還可以利用遷移學(xué)習(xí)和元學(xué)習(xí)技術(shù)對不同領(lǐng)域和任務(wù)的數(shù)據(jù)進(jìn)行適應(yīng)和優(yōu)化，實現(xiàn)跨模態(tài)的知識表示和跨領(lǐng)域的應(yīng)用。通過這些優(yōu)勢，AI大模型可以在各種下游任務(wù)中發(fā)揮強(qiáng)大的作用，大大提高了數(shù)據(jù)挖掘的先進(jìn)性、高效性和適應(yīng)性。

2.1.2較低的使用門檻

AI大模型具備實現(xiàn)多任務(wù)和跨領(lǐng)域?qū)W習(xí)、推理的能力，可應(yīng)用于自然語言理解、內(nèi)容生成、對話等多個領(lǐng)域，進(jìn)而提高數(shù)據(jù)的可讀性和可用性。AI大模型的使用門檻低，只需簡單的提示詞技巧即可通過對話方式使用模型挖掘數(shù)據(jù)并預(yù)測結(jié)果，無需使用者具備較高的計算機(jī)應(yīng)用水平。相比之下，傳統(tǒng)的大數(shù)據(jù)技術(shù)需要使用者具備更高的計算機(jī)應(yīng)用水平和專業(yè)素質(zhì)，這也是當(dāng)前高校人事檔案數(shù)據(jù)挖掘?qū)嵺`難以落地的重要原因之一。

2.1.3小樣本訓(xùn)練效果顯著

相比傳統(tǒng)的大數(shù)據(jù)技術(shù)，AI大模型的優(yōu)勢之一在于可以通過預(yù)訓(xùn)練獲得通用的表示，在下游任務(wù)中使用少量數(shù)據(jù)進(jìn)行微調(diào)，從而大大減少了對標(biāo)注數(shù)據(jù)的需求，特別是小樣本的訓(xùn)練效果顯著。此外，知識蒸餾等技術(shù)也可以將大模型的知識遷移到小模型中，從而提高小模型的效果。然而，在人事檔案數(shù)據(jù)挖掘領(lǐng)域，因為數(shù)據(jù)量較小，很難進(jìn)行有效的數(shù)據(jù)分析，這也是大數(shù)據(jù)技術(shù)應(yīng)用面臨的困難。因此，小樣本訓(xùn)練是AI大模型的一個顯著優(yōu)勢。

2.2基于AI大模型人事檔案信息數(shù)據(jù)挖掘的應(yīng)用研究

AI大模型在人事檔案信息數(shù)據(jù)挖掘方面有著廣闊的應(yīng)用前景。本文將分析其在高校人員選拔模型、人員評價模型和人員發(fā)展模型3個方面的應(yīng)用，以啟發(fā)思考。用戶可以通過與AI大模型的直接對話交互或在AI大模型中預(yù)設(shè)常用數(shù)據(jù)挖掘功能提出需求（見圖1）。AI大模型會自動讀取人事檔案數(shù)據(jù)庫中的相關(guān)數(shù)據(jù)，通過人員選拔、評價和發(fā)展等子模型進(jìn)行分析，輸出符合用戶需求的預(yù)測或結(jié)果。此外，AI大模型還可以綜合多個子模型的分析結(jié)果，提高預(yù)測或結(jié)果的準(zhǔn)確性。

2.2.1人員選拔模型

干部人事檔案是高校選拔干部的重要依據(jù)，它能夠全面反映干部的基本情況、工作業(yè)績和能力素質(zhì)，為高?？茖W(xué)合理地使用人才提供有力支撐。同時，干部人事檔案也是高校實現(xiàn)精準(zhǔn)用人、人崗匹配，提高用人效率的重要參考，能夠幫助高校優(yōu)化人才結(jié)構(gòu)，激發(fā)教職工的積極性和創(chuàng)造性。人員選拔模型有2種方式可以幫助高校實現(xiàn)人崗匹配和優(yōu)化人才結(jié)構(gòu)。

（1）以崗定人。當(dāng)高校某個崗位急需補(bǔ)充人手時，人事部門可以將該崗位的職責(zé)和需求輸入人員選拔模型，模型會通過分析人事檔案數(shù)據(jù)庫中教職工的個人信息、教育背景、工作經(jīng)歷、專業(yè)技能等多維度數(shù)據(jù)，推薦符合該崗位要求的若干候選人，并按匹配度從高到低排序。例如，學(xué)校需要一名數(shù)學(xué)老師，基本要求為：碩士或以上學(xué)歷，數(shù)學(xué)或相關(guān)專業(yè)背景；3年及以上相關(guān)工作經(jīng)驗，有一定的教學(xué)經(jīng)驗；具有良好的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)知識和解題能力，優(yōu)秀的教學(xué)和團(tuán)隊合作能力。將以上信息輸入AI大模型后，人員選拔模型會從6個維度對全體教職工進(jìn)行考察，并輸出匹配度最高的前幾名考察結(jié)果，匹配度前3名的教師具體評分以及匹配度如表1所示，人員選拔模型自動從學(xué)歷等6個維度對教師進(jìn)行考察的評分標(biāo)準(zhǔn)（見表2）。

該評分標(biāo)準(zhǔn)是模型自動根據(jù)需求生成的，這種方式能夠確保教職工具備勝任該崗位職責(zé)所需的技能和經(jīng)驗，提高教職工的工作效率和工作滿意度，使高校的人員組織更加科學(xué)。

（2）以人配崗。當(dāng)某位教職工因某種原因無法勝任原崗位工作時，高校的人事部門通常會考慮將其調(diào)配至其他崗位。此時，人事部門可以將該教職工的基本信息（例如姓名、工號等）以及無法勝任原崗位的原因輸入AI大模型中。人員選拔模型就會綜合分析全校各個崗位的情況，為該教職工推薦適合其目前能力范圍的多個崗位，并按契合度從高到低進(jìn)行排序。這種方法能夠充分發(fā)揮教職工的潛能和特長，提升其個性化發(fā)展和潛能挖掘程度，使高校的人才資源得到更充分的利用。

人員選拔模型還能夠結(jié)合更多的數(shù)據(jù)維度進(jìn)行分析，例如教學(xué)能力、科研成果、團(tuán)隊管理等，能夠更全面地評估候選人的綜合能力和潛力，并提供相應(yīng)的用人建議和決策支持。

2.2.2人員評價模型

高校教師的評價一直是一個復(fù)雜而重要的問題，如何科學(xué)公正地評價教師一直是高校管理者們所面臨的難題。在進(jìn)行教師評價時，需要綜合考慮多個因素，如教師的個性特點、工作能力和任務(wù)、學(xué)科特性等。同時，還需要確保評價過程的公正性和透明度等。AI大模型能夠基于高?，F(xiàn)有的教師評價體系，結(jié)合教師的年齡、專業(yè)、崗位等個性化特征，幫助構(gòu)建一個符合高校管理需求的人員評價模型。此外，它還可以根據(jù)實際情況和最新動態(tài)，提供相應(yīng)的建議來優(yōu)化模型，以確保人員評價模型的科學(xué)公正性和時效性。本文以教學(xué)評價為例進(jìn)一步說明人員評價模型的功能和作用。

教學(xué)評價是對高校教師教學(xué)活動和效果的全面評估，其核心目的在于發(fā)現(xiàn)并改進(jìn)教學(xué)工作中存在的不足，從而提高教學(xué)質(zhì)量［7］。目前，我國高校教學(xué)評價面臨諸多挑戰(zhàn)，如評價導(dǎo)向偏差、評價內(nèi)容狹窄、評價標(biāo)準(zhǔn)趨同等問題［8］。為了解決這些問題，學(xué)校教務(wù)部門可以利用AI大模型對教師在教學(xué)前、中、后的所有過程性材料進(jìn)行輸入，例如教案、課堂互動、作業(yè)布置以及學(xué)生評價等，并根據(jù)需求生成教學(xué)評價模型。此外，教務(wù)部門還可以根據(jù)實際情況對教學(xué)評價模型進(jìn)行微調(diào)，動態(tài)調(diào)整評價標(biāo)準(zhǔn)和權(quán)重，以更好地適應(yīng)學(xué)校的需求。

王老師的任教學(xué)科是數(shù)學(xué)，教齡是15年，教師類型是公共基礎(chǔ)課專任教師，人員評價模型從教學(xué)設(shè)計、學(xué)生反饋等5個方面對王老師的教學(xué)進(jìn)行了量化評價，如圖2所示，并給出了如下的總結(jié)性評價：總的來說，王老師的教學(xué)能力和素質(zhì)較為全面，但某些方面還有待進(jìn)一步提升和改進(jìn)。需要在教學(xué)實施方面更加注重課堂管理，積極調(diào)動學(xué)生的參與度和學(xué)習(xí)興趣；也需要在學(xué)生反饋方面更加關(guān)注學(xué)生的需求和意見，積極采納學(xué)生的反饋和建議，努力為學(xué)生提供更好的教學(xué)體驗。

通過這樣的評價，教務(wù)部門可以及時發(fā)現(xiàn)并處理教學(xué)中的問題，進(jìn)一步提升學(xué)校教學(xué)質(zhì)量和管理水平，實現(xiàn)高校和教師雙向發(fā)展。相較于傳統(tǒng)的單一維度評價標(biāo)準(zhǔn)，人員評價模型可以從多個方面全面客觀地反映教師的教學(xué)情況，有助于解決評價導(dǎo)向偏差和評價內(nèi)容狹窄等問題。同時，該模型可以根據(jù)不同學(xué)科、教齡和教師類型等因素對教師的教學(xué)進(jìn)行分類評價，不僅關(guān)注教學(xué)結(jié)果和表現(xiàn)，還涵蓋了教師的專業(yè)素養(yǎng)、教學(xué)設(shè)計、實施和反思等多個方面，有力保障了教學(xué)評價的科學(xué)性和專業(yè)性。

此外，傳統(tǒng)的年度或?qū)W期評價往往只能反映教職工在特定時期內(nèi)的教學(xué)表現(xiàn)，無法準(zhǔn)確評估他們的長期發(fā)展和成長。人員評價模型可以對教職工進(jìn)行全過程、全方位的評價，打破傳統(tǒng)高校按年度或?qū)W期評價的局限，通過建立過程性教學(xué)評價機(jī)制，實現(xiàn)對教職工的實時評價，并給出相應(yīng)的指導(dǎo)意見和建議。這種動態(tài)持續(xù)的評價方式有助于全面提高教職工的綜合能力素質(zhì)。

2.2.3人員發(fā)展模型

高校教師的職業(yè)發(fā)展是指教師在教育領(lǐng)域不斷提高自己的專業(yè)素養(yǎng)、教學(xué)水平、科研能力、管理水平等方面的過程。教師的職業(yè)發(fā)展對學(xué)校的發(fā)展具有重要意義，教師個體良好的職業(yè)發(fā)展是學(xué)校創(chuàng)新發(fā)展、增強(qiáng)競爭力的基礎(chǔ)。目前，我國高校普遍通過職稱制度和績效考核促進(jìn)教師的職業(yè)發(fā)展，激勵教師不斷提升業(yè)務(wù)水平，但這些手段也存在一定的局限性，難以激發(fā)教師的創(chuàng)新精神，也可能導(dǎo)致部分教師為了在短期內(nèi)評定職稱和提高績效采取“鉆空子”的做法。

高校人事部門可以通過AI大模型分析人事檔案中的個人目標(biāo)、工齡教齡、興趣愛好、職業(yè)能力、職業(yè)傾向、發(fā)展?jié)摿σ约案咝５陌l(fā)展規(guī)劃、崗位需求、晉升機(jī)制等數(shù)據(jù)，生成人員發(fā)展模型。該模型結(jié)合了人員評價模型中對教師個體的綜合評價，為教師提供個性化的職業(yè)發(fā)展建議，幫助高校教師進(jìn)行職業(yè)生涯規(guī)劃和自我提升。

同時，基于教師個人發(fā)展需要和職業(yè)規(guī)劃目標(biāo)，人員發(fā)展模型可以對教師進(jìn)行智能匹配和推薦，提供團(tuán)隊推薦、培訓(xùn)建議、學(xué)習(xí)資源等。與傳統(tǒng)的以提升教師教學(xué)、科研、實踐等專業(yè)技能和能力培訓(xùn)為主的高校教師發(fā)展體系相比，基于AI大模型的人員發(fā)展模型可以構(gòu)建出終身的、動態(tài)的、實時的高校教師發(fā)展體系。這能夠進(jìn)一步加強(qiáng)學(xué)校對教師的培訓(xùn)和職業(yè)發(fā)展支持，使教師的職業(yè)發(fā)展更加符合其個人特點和需要，實現(xiàn)精準(zhǔn)培訓(xùn)，提高教師的專業(yè)素養(yǎng)、工作效率以及管理領(lǐng)導(dǎo)能力。

在教師整個職業(yè)生命周期中，人員發(fā)展模型可以對新教師入職培訓(xùn)、短期培訓(xùn)、長期培訓(xùn)等多種培訓(xùn)形式進(jìn)行優(yōu)化，有效地促進(jìn)教師職業(yè)發(fā)展和學(xué)校持續(xù)發(fā)展。此外，該模型還可以為高校人事部門提供科學(xué)決策依據(jù)，幫助人事部門更好地制定人才引進(jìn)、培養(yǎng)和管理政策，從而推動高校教育事業(yè)的發(fā)展。

3結(jié)語

隨著AI大模型技術(shù)的不斷發(fā)展，其應(yīng)用于高校人事檔案信息數(shù)據(jù)挖掘的前景非常廣闊。AI大模型可以通過大規(guī)模數(shù)據(jù)分析和深度學(xué)習(xí)等技術(shù)，有效地挖掘和分析高校干部人事檔案信息中的關(guān)鍵信息，例如職稱評定模型、人才流動趨勢預(yù)測、晉升考核模型等，從而更加精確地了解高校教師的職業(yè)發(fā)展和個人能力水平。

然而，AI大模型在高校人事檔案信息數(shù)據(jù)挖掘的實際應(yīng)用中仍然存在一些挑戰(zhàn)和難點。其中，高校干部人事檔案信息中存在的錯誤和遺漏數(shù)據(jù)可能導(dǎo)致AI大模型分析出現(xiàn)偏差。在應(yīng)用AI大模型技術(shù)時，還需要更全面地收集教職工的各方面信息資料，而不僅僅限于干部人事檔案范圍。此外，個人隱私保護(hù)和數(shù)據(jù)安全問題也需要得到足夠重視。因此，在應(yīng)用AI大模型技術(shù)時需要注重算法的可解釋性、數(shù)據(jù)隱私保護(hù)和安全性，并采取適當(dāng)?shù)募夹g(shù)手段予以解決。

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（編輯何琳）

Research on data mining of university personnel archives information based on AI big mode

Chen? Gang

（Suzhou Chien-Shiung Institute of Technology， TaiCang 215400， China）

Abstract：? The personnel file information of university cadres is an important basis for university management and decision-making， and also a key material for recording the career development of teachers. There are difficulties in applying traditional big data technology in the practice of personnel file data mining in universities. In contrast， AI big mode with advantages such as multi type data processing ability， low usage threshold， and significant small sample training effects have become a new choice to solve the problem of personnel file data mining. The article analyzes the application of AI big mode in the field of personnel file information data mining in universities from three aspects： personnel selection， personnel evaluation， and personnel development. By fully exploring and utilizing the personnel file information of university cadres， the quality of talent cultivation in universities can be improved， the construction of the teaching staff can be promoted， and the management system of universities can be optimized， which is of great significance to the development of universities.

Key words： artificial intelligence; big mode; personnel files; deep learning; data mining